%\marginsize{3cm}{3cm}{2.5cm}{2.5cm}
\section{Planteamiento del problema}
\label{sec:problema}

\subsection{Identificación del problema}
El análisis de nubes proporciona información que es vital para la detección, comprensión y pronóstico de las tendencias meteorológicas y de los cambios ambientales \cite{Buddhiraju2010}, siendo su identificación y clasificación a partir de imágenes meteorológicas necesaria para extraer información acerca de su aparición y tipos \cite{Chethan2009,Gomez-Chova2010}, aspectos fundamentales en muchas aplicaciones meteorológicas, como por ejemplo el análisis de sistemas convectivos de mesoescala (SCM), el cual se basa en la detección, evaluación y seguimiento de cúmulos de nubes precipitantes (análisis de ciclogénesis) a partir de imágenes meteorológicas \cite{Azimi-Sadjadi2000, Bajwa2009, Addesso2012}.

Los SCM son responsables de la mayor parte de las precipitaciones producidas en regiones tropicales tanto en latitudes ecuatoriales como en latitudes medias, causando algunas condiciones climáticas extremas en diversas regiones de la tierra \cite{Machado2004, Vila2004}. Siendo una característica notable de los SCM, su organización en varias escalas de tiempo y espacio, donde se destaca su influencia en la definición de las condiciones atmosféricas, con efecto directo sobre el estado de la nubosidad, la cantidad de radiación solar incidente sobre la superficie, el régimen de vientos y la precipitación de una región \cite{Macedo2004}. 

En Colombia se localiza un gran numero de SCM, los cuales de acuerdo a lo mostrado por los datos de Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) durante el período 1998-2002, contribuyen aproximadamente al 70\% de la precipitación anual del país \cite{Sakamoto2011}.

En el país particularmente, son recordados los desastres causados por las fuertes lluvias producidas por SCM, que azotaron a gran parte del territorio nacional entre el segundo semestre de 2010 y el primer semestre 2011, debido a los efectos devastadores causados sobre la población, así como a los efectos negativos causados sobre la economía local, regional y nacional \cite{ColombiaHumanitaria}. 

Por lo general la detección y el seguimiento de SCM en la mayoría de usos operacionales de imágenes meteorológicas se realiza de forma manual \cite{Fiolleau2013}, mediante inspección visual (nefoanálisis) en imágenes del visible (VIS) e infrarrojo (IR) \cite{Desbois1982}, obtenidas de satélites de órbitas geoestacionarias (GEO, del inglés Geostationary Earth Orbit), cuyas tonalidades de grises permiten a los interpretes reconocer detalles inherentes a la estructura de los SCM. Sin embargo, este conocimiento no es fácil de adquirir y suele ser desarrollado después de muchos años de experiencia práctica \cite{Peak1994}, siendo un trabajo dispendioso y subjetivo \cite{Machado1998}, limitaciones que son más marcadas cuando el personal rota constantemente. 

Para superar las anteriores limitaciones, desde mediados de 1980 a la fecha, se han propuesto diferentes técnicas automatizadas para el análisis de SCM, las cuales en su gran mayoría se basan en la aplicación de algoritmos de detección a partir del infrarrojo térmico (TIR), mediante el uso de umbrales de temperatura de brillo (TB) asociados a bajas temperaturas \cite{Woodley1980, Klitch1985, Williams1987, Arnaud1992, Chen1996, Chen1997, Hodges1997, Laurent1998, Machado1998, Carvalho2001, Machado2002, Morel2002, Vila2008, Sakamoto2011, Goyens2012, Goyens2012, Shukla2012, Fiolleau2013}, donde el principal beneficio de usar umbrales de TB considerando tan solo los canales térmicos es su simplicidad \cite{Morel2002}, bajo la premisa de que el comienzo de las precipitaciones ocurre cuando la temperatura del tope de las nubes desciende de dicho umbral, siendo nubes de gran desarrollo vertical y por lo tanto con una alta probabilidad de que produzcan precipitaciones \cite{Ravelo2000}.

Dichas técnicas basadas en la temperatura del tope de la nube tienden a sobrestimar las precipitaciones en ambientes secos y a subestimarlas en ambientes más húmedos \cite{Ba2001}, por ejemplo, no son capaces de distinguir espesas nubes cirros de las nubes convectivas profundas. En lo que respecta, algunos autores \cite{BADER1996} señalan que a partir de los otros canales se puede obtener información útil de las nubes, como por ejemplo su espesor y tamaño, derivados de los canales visibles (VIS), su temperatura y altura del tope, derivadas de los canales infrarrojos (IR) y su fase, derivada de canales de vapor de agua (WV) \cite{Suvichakorn2007}. 

Actualmente en Colombia el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (Ideam), servicio meteorológico colombiano, realiza la detección y monitoreo de la evolución de SCM, empelando imágenes meteorológicas del Satélite Geoestacionario Operacional Ambiental GOES-13. Sin embargo, a pesar de la importante contribución de los SCM en la producción de precipitaciones en el país, para mejorar los pronósticos de las condiciones meteorológicas adversas y de los fenómenos meteorológicos asociados a SCM, el Ideam emplea técnicas manuales basadas en inspección visual. Situación asociada a la inexistencia de personal capacitado en técnicas de procesamiento digital de imágenes meteorológicas en el instituto, así como a la ausencia de un sistema de almacenamiento robusto que le permita guardar la información extraída por dichas técnicas para análisis futuros.

En el análisis de SCM, como en muchas otras aplicaciones, existe la necesidad de almacenar y gestionar datos geométricos, geográficos o espaciales, es decir datos relacionados con el espacio \cite{Michael2002}. Los actuales sistemas de bases de datos espaciales son capaces de gestionar propiedades geométricas, topológicas y temáticas de objetos geográficos \cite{Brinkhoff2011}, sin embargo no hay evidencia de su uso en la representación y almacenamiento de SCM, los cuales se caracterizan por ser objetos en movimiento que cambian de forma y tamaño continuamente. 

%Sistemas manejadores de bases de datos (espaciales convencionales) como la manera de representación y almacenamiento adecuado 

 

%En este sentido se identifica que existe una posible problemática en la etapa de detección de SCM realizada a partir de técnicas tradicionales que emplean tan solo los canales TIR de imágenes meteorológicas, considerando que los resultados obtenidos por dichas técnicas pueden ser menos exactos al utilizar información de un solo canal que los obtenidos al utilizar información de varios canales espectrales, siendo esta la etapa más importante del análisis de SCM \cite{Tsonis1988,Lensky2008}, puesto que se debe garantizar con exactitud que la nube es en efecto un SCM, condición necesaria para realizar posteriormente su seguimiento y pronóstico de manera acertada. 

%Al respecto, se considera que es posible mejorar la detección de SCM sobre imágenes meteorológicas si se emplea información de varios canales espectrales en lugar de usar tan solo el canal IR térmico como lo hacen las técnicas tradicionales, para lo cual el empleo de métodos de clasificación digital a partir de algoritmos de aprendizaje maquina basados en la teoría estadística puede resultar muy útil.

\subsection{Formulación del problema}
\begin{enumerate}
	\item El primer problema consiste en establecer con exactitud cuáles de las nubes presentes en imágenes meteorológicas son en efecto SCM.
	\item El segundo problema consiste en determinar si la información de las series de tiempo de SCM podrían representarse en un sistema de bases de datos espaciales convencional que facilite el estudio de su evolución.
\end{enumerate}

